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在阿里宣布成立“平头哥”公司研发生产物联网芯片的十数天之后，华为拿出了两款AI芯片。10月10日，在华为HC大会2018上，华为轮值董事长徐直军发布两款AI芯片昇腾910和昇腾310。这是华为全面进入AI战局的标志性举动。
和两款AI芯片共同发布的，是华为的AI战略，也就是外界广泛流传的“达芬奇项目”。外界此前盛传的版本是，华为希望将AI引入自己所涉足的所有业务，从电信基站、云数据中心，到智能手机和摄像头。但徐直军公布的AI战略的五大方向来看，华为的AI战略包括但不仅限于“达芬奇项目”。
华为此次发布的两款AI芯片用于服务器和边缘计算场景。昇腾910用于数据中心服务器，主打高性能。华为提供的数据显示，昇腾910性能表现超过英伟达最强芯片AI V100，是全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片；昇腾310以低功耗为特色，是目前面向边缘计算场景最强算力的AI SoC（AI片上系统）。徐直军透露，两款芯片都将于2019年第二季度量产，目前已经向友好厂商提供测试模组。
至此，华为彻底进入了AI战局。目前AI服务器芯片领域的核心玩家包括了英伟达、英特尔、谷歌、微软等，AI手机和物联网芯片的玩家也越来越多。9月底，阿里宣布宣布成立 “平头哥”的半导体公司，独立研发运营物联网终端芯片。全球至少有45家初创公司研制AI芯片(语音交互和自动驾驶)，5家企业融资超过了1亿美元。据中信证券(600030,股吧)测算，2020年AI芯片市场规模将达146.16亿美元。
但芯片只是华为AI战略的重要举措之一。10月10日，徐直军在接受包括《财经》(博客,微博)记者在内的媒体采访时表示，华为的目标是利用AI为华为带来三大价值：基于未来，寻找包括AI云服务在内的新机会；对外，增强华为现有业务的产品竞争力，应对未来挑战；对内，华为内部改进管理，提升组织能力和竞争力。
徐直军称，目前正在尽全力搭建有利于AI战略生态发展的条件，但最大的挑战在于能吸引多少开发者和合作伙伴，而这将决定华为AI战略未来走势。
强调五大战略
目前AI产业存在诸多痛点。具体包括：算力不足，机器训练常常高达数日数月；算力稀缺昂贵；AI主要在云，少量在边缘；算法单一，目前运用的主要算法多诞生于1980年代；需要大量人工，特别是在数据标注环节，没有“人工”就没有“智能”；模型性能测试优秀，实际应用性不强。
此外，目前的AI难以与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库等技术充分协同；AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作，缺乏成熟、稳定、完善的自动化工具；AI人才短缺且高端，没有简单易用的AI平台和工具。
华为的目标是解决这些痛点。徐直军宣布，接下里，华为的AI战略将围绕五个重点方向。
其一，投资基础研究。在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域寻找和建设数据高效（更少的数据需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自动自治的机器学习基础能力。
其二，打造全栈方案。打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台。
其三，投资开放生态和人才培养。面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造AI开放生态，培养AI人才。
第四，把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。
第五，内部效率提升。应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。
也就是说，华为将同时将AI战略实施于华为内部和华为现有产品，并寻找新的商业机会。
打通全场景全流程
徐直军强调，AI将与公元前的轮子和铁，19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，AI是一种新的通用技术。
因此，华为的AI战略目标是卡位覆盖所有终端、行业和场景。AI芯片显然是这个战略中的“明珠”。
华为AI芯片的为“全栈全场景”。
所谓全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。
华为战略Marketing部首席战略架构师党文栓称，华为两年前启动AI芯片项目之初，开始就考虑到要全场景辐射，与以往信息化不同，AI带来智能化是可以降低生产成本，意味着AI应用将超越信息化，需要深入进入生产系统，进入生产系统必须跟线下、本地各种场景相结合。
所谓“全栈”，是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。
具体包括四个部分：昇腾（Ascend）芯片家族，基于统一、可扩展架构的系列化AI IP（知识产权）和 芯片，包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano五个系列。昇腾910属于Max系统，昇腾310属于Mini系列，其它三个芯片系列主要用于物联网终端，但主要以IP方式提供；芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN；：支持终端、边缘、云独立和协同的统一训练和推理框架MindSpore，它集成了各类主流框架，例如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等；以及机器学习PaaS(平台即服务) ModelArts ，提供全流程服务、分层分级API，以及预集成方案，用于满足不同开发者的不同需求，促进AI普惠应用。
和上文提及的英伟达、英特尔、高通、苹果、阿里巴巴集中聚焦在云端或终端不同的是，华为AI芯片所有系列均基于统一的架构，支持从云端到边缘计算到终端全场景，在业界是第一家，目前也是唯一一家，但同时也是最挑战的部分。
生态建设是第一挑战
“华为把AI芯片从底层到上层全都自己做了，这是直接跟英伟达正面竞争。”美国杜克大学电子与计算机工程系教授陈怡然告诉《财经》记者。
但陈怡然表示生态会是大挑战，且国外市场比较难打开。
徐直军在接受《财经》记者采访时肯定了这一说法。他说，华为已经做好了一系列围绕AI的生态准备，唯一的挑战是如何吸引开发者来共同做大做强生态。
第三方市场研究机构IDC研究助理总监刘旭涛则向《财经》记者评价称，要建设自己的AI生态至少需要在硬件和软件两个领域努力，第一步是做硬件，面向AI负载的芯片是核心；第二步是做软件生态，没有开发工具和软件生态的配合，应用无法落地，芯片的能力也无从发挥。
刘旭涛强调，这两步对国内厂商来说都困难重重，现在华为在芯片领域已经率先推出了自己的产品，接下来就要看能不能将围绕硬件的软件生态繁荣起来，当然这可能会需要更多的时间。”
芯片巨头如英特尔、AMD早就在挑战英伟达在AI芯片的霸主地位，但英伟达迄今仍保持显著领先，关键因素是因为该公司在AI开发工具与软件生态上耕耘了十几年。
不会单独销售AI芯片
徐直军称，华为AI芯片不会单独销售，与芯片厂商无直接竞争，但会以系统方式，即AI芯片模块、AI加速板卡、AI服务器、AI云服务的模式对外销售，因而与硬件系统厂商和云服务厂商存在一定竞争关系。
在接受采访时，他也强调，一个企业不可能拥有一个完整供应链，华为AI芯片也不可能是全部自己研发，不依赖于第三方和合作伙伴。
不过，华为手握终端、云现成资源，徐直军据此认为，华为AI战略拥有较好的基础。据不完全统计，华为手机今年出货量将超过2亿台。华为公有云和私有云也将成为华为AI芯片最大的种子用户。拥有自主AI芯片会令华为AI云服务更具性价比，这也是为什么谷歌、百度、阿里等公有云服务商纷纷自主研发云端AI芯片原因所在。
当被问及是否担心市场竞争时，徐直军回应，“市场就是竞争，没有竞争就没有市场。所有在海里游泳的人都希望竞争，没有竞争，就没有进步。”
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